Slik reduserer du tokenkostnader i AI-løsninger uten å gå på kompromiss med kvaliteten
Du trenger ikke den dyreste AI-modellen til alt
Når bedrifter tar i bruk generativ AI, er det lett å tenke at den kraftigste modellen også bør brukes til alle oppgaver. Men en AI-løsning består ofte av mange små arbeidssteg, og hvert steg trenger ikke samme grad av resonnering.
En oppgave kan for eksempel kreve at AI-en først forstår en brukerforespørsel, henter relevant informasjon, sorterer data og til slutt lager en anbefaling. Noen av disse stegene kan være enkle og forutsigbare. Andre kan kreve mer avansert analyse.
Ved å matche modellens kapasitet med oppgavens kompleksitet kan virksomheter bygge løsninger som både leverer god kvalitet og bruker ressursene mer effektivt.
Hva betyr tokenbruk i praksis?
Modeller behandler tekst og annet innhold i mindre enheter kalt tokens. Når en modell brukes via et API, kan både innholdet den mottar og svaret den genererer inngå i kostnaden. Hvor mye en løsning bruker, avhenger derfor ikke bare av hvilken modell som er valgt, men også av hvor mye informasjon som sendes inn, hvor lange svarene er, og hvor mange runder oppgaven krever.
I en agentisk løsning kan én brukerforespørsel starte flere modellkall. En agent kan for eksempel undersøke en forespørsel, bruke et verktøy, få et resultat tilbake og så sende dette videre til et nytt steg. Det gir fleksibilitet, men kan også øke samlet tokenbruk hvis arbeidsflyten ikke er godt utformet.
Derfor er det nyttig å se på kostnaden for hele arbeidsflyten.
Bruk en sterk modell der den gjør størst nytte
En avansert modell kan fungere som en koordinator som tolker en sammensatt bestilling, deler den opp i mindre oppgaver og sender hvert steg videre til passende agenter eller modeller.
En slik arbeidsflyt kan for eksempel se slik ut:
- En koordinator forstår oppgaven og avgjør hvilke steg som må gjennomføres.
- Enklere oppgaver delegeres videre, som kategorisering, datauthenting eller formatkontroll.
- En sterkere modell brukes på krevende vurderinger, der det trengs mer kontekst eller analyse.
- Resultatene samles og kontrolleres før løsningen gir et endelig svar eller utfører en handling.
Oppdelingen kan gjøre det mulig å bruke rimeligere modeller på avgrensede deloppgaver og bruke mer avansert kapasitet der den faktisk trengs. Men det er ikke automatisk billigere å legge til flere agenter: koordinering, ekstra modellkall og gjentatt kontekst kan også øke kostnaden. Arkitekturen bør derfor testes mot både kvalitet og samlet ressursbruk.
God arkitektur handler om mer enn modellvalg
Kostnadene påvirkes også av hvordan løsningen er bygget. Hvis store dokumenter, tabeller eller historikker sendes inn på nytt i hvert steg, kan det gi unødvendig mye kontekst. I noen tilfeller er det bedre at en agent henter akkurat den informasjonen den trenger, i stedet for å få alt presentert i prompten.
Den billigste modellen per token er ikke nødvendigvis det billigste valget totalt. Hvis modellen ofte misforstår, må prøve igjen eller lager svar som krever mye manuell retting, kan den samlede kostnaden bli høyere. Det relevante målet er derfor ikke bare lav tokenpris, men kostnaden for et resultat som holder ønsket kvalitet.
Slik hjelper Paral med å optimalisere AI-bruk
Paral hjelper virksomheter med å utvikle løsninger og agentiske tjenester der modellvalg og arbeidsflyt tilpasses behovet. Målet er å bruke AI-kapasiteten målrettet: la enklere modeller håndtere avgrensede oppgaver, og bruke mer avanserte modeller når kompleksiteten tilsier det.
Det krever at løsningene vurderes som helhet. Hvilke oppgaver skal automatiseres? Hvilke steg krever resonnering? Hvilken informasjon må modellen få tilgang til? Og hvordan kan kvaliteten måles før løsningen settes i drift?
Når disse spørsmålene besvares systematisk, blir det enklere å finne en god balanse mellom kvalitet, hastighet og kostnad. Paral kan bistå med å utforme og optimalisere AI-løsninger slik at modellbruken er tilpasset oppgavene og ikke dyrere eller mer omfattende enn nødvendig.